智能感官技术与色谱分析联用评价紫苏子品质的创新研究

本研究创新性地将电子眼(E-eye)、电子鼻(E-nose)和电子舌(E-tongue)三种智能感官技术与高效液相色谱(HPLC)、气相色谱(GC)相结合，建立了紫苏子(Perillae Fructus)关键成分的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型，为中药材质量评价提供了快速、无损的新方法。

　　

Highlight

本研究系统整合了电子感官技术与色谱分析方法，为紫苏子质量评价建立了创新性的"电子感官信号-化学成分"映射模型。

Method validation of quantitative analysis

采用高效液相色谱(HPLC)和气相色谱(GC)对迷迭香酸(rosmarinic acid)及五种脂肪酸(α-亚麻酸、亚油酸、油酸、硬脂酸和棕榈酸)进行定量分析验证。所有化合物均实现良好分离(图S1)，校准曲线线性优异(R2>0.999)，相对标准偏差(RSD)显示方法精密度良好。

Discussion

研究发现电子舌信号与α-亚麻酸(α-linolenic acid)含量呈负相关，而电子鼻信号与油酸(oleic acid)呈正相关。电子鼻和电子舌对产地鉴别表现出色(Q2分别为0.817和0.899)，电子眼的判别能力相对较弱。

Conclusion

该研究通过智能感官检测与化学分析的创新结合，成功建立了紫苏子主要脂肪酸成分的预测模型，为中药材质量快速评估提供了新范式。